Comprendre et améliorer la gouvernance des organisations à but non lucratif : vers un apport des tableaux de bord?
Bibliographic record
Abstract
Résumé La gouvernance des organisations à but non lucratif se caractérise à la fois par des similitudes (scission entre apporteurs de fonds et gestionnaires, analyse des coûts de transaction, relation de mandataire) et des différences fondamentales (multiplicité des objectifs) par rapport à la gouvernance des organisations à vocation purement commerciale. L’article vise à offrir une présentation synthétique de la gouvernance dans les organisations à but non lucratif et à déterminer dans quelle mesure le recours à des tableaux de bord peut en améliorer la gouvernance. Pour y parvenir, nous soulignons l’intérêt de la théorie des conventions et des travaux de Pierre Bourdieu sur l’accumulation des formes de capital. Nous abordons ensuite l’existence d’une multitude d’approches dans la gouvernance des organisations à but non lucratif, que nous examinons à travers la typologie de Cornforth. Puis, nous proposons une présentation des cas où le recours à des tableaux de bord comme outil de gouvernance est susceptible de renforcer cette dernière. Enfin, à titre d’illustration, nous donnons un exemple de tableau de bord destiné aux organisations de microfinance des pays en développement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".